Wie große Sprachmodelle jede Facette von Business Intelligence verändern

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Große Sprachmodelle (engl. Large Language Models, LLMs) revolutionieren die Geschäftswelt. Sie automatisieren die Analyse unstrukturierter Daten, verbessern den Kundensupport mit Chatbots, steigern die Produktivität und den Umsatz und erleichtern die Erstellung fortschrittlicher Business-Intelligence-Tools. Dieser Wandel führt zu einer Steigerung der allgemeinen Unternehmenseffizienz und mehr Kundenzufriedenheit.

Große Sprachmodelle verändern die Arbeitsprozesse in Unternehmen auf manchmal überraschende Weise.

Bevor es LLMs gab, hatten Unternehmen im Allgemeinen kaum eine andere Wahl, als unstrukturierte Daten manuell zu bearbeiten oder sie aus Mangel an Ressourcen beiseite zu legen.

Nehmen wir zum Beispiel Kundenanfragen, die von Mitarbeitern verwaltet werden. In dieser Datenmenge stecken wahrscheinlich enorme statistische Erkenntnisse.

Die manuelle Verarbeitung von Anrufen oder E-Mails bringt jedoch so viele Daten mit sich, dass es eine Herkulesaufgabe wäre, sie in eine Form von strukturierten Daten umzuwandeln, ganz zu schweigen von dem damit verbundenen Aufwand.

Hinzu kommt die manuelle Arbeit, wenn ein Kunde einen Ansprechpartner benötigt, der seinen Anruf entgegennimmt.

Doch LLMs sind gerade dabei, neue Wege zu beschreiten. Künstliche Intelligenz hat eine ganze Generation von Chatbots hervorgebracht, die Kunden als erste Anlaufstelle mit schnellen, sachkundigen und umfassenden Antworten zur Seite stehen.

Das Ergebnis sind geringere Kosten, höheres Reaktionsvermögen und größere Kundenzufriedenheit.

Chatbots sind nichts Neues. Vor fünf Jahren waren sie allerdings im Allgemeinen nicht besonders hilfreich, sondern glichen oft zwei Menschen, die über eine Übersetzungssoftware miteinander sprachen.

Dieses System gibt es immer noch und wird es auch weiterhin geben. Nur können Softwareprogramme jetzt schnell lernen, wie Menschen durch Sprache kommunizieren.

Sie erkennen Muster, Nuancen, Töne, Strukturen und mehr und interagieren mit Ihnen in einer für Sie verständlichen Sprache. 

Zum Thema: 12 Praktische Large Language Model (LLM) Anwendungen

Vor großen Sprachmodellen

  • Bevor es LLMs gab, mussten Unternehmen strukturierte Daten manuell verarbeiten und daraus Analysen oder Berichte erstellen. Das war ein zeitaufwändiger, mühsamer und fehleranfälliger Prozess.
  • Es gab nur wenige oder gar keine Möglichkeiten, unstrukturierte Daten zu analysieren, z. B. in E-Mails, sozialen Medien und Videos.
  • Kundenanfragen wurden nicht so effizient bearbeitet, da es sich um einen manuellen Prozess handelte. Das Verstehen und Beantworten einer Anfrage nahm Zeit in Anspruch.

Nach großen Sprachmodellen

  • Mit LLMs können Unternehmen schnell große Datenmengen analysieren und Erkenntnisse und Analysen bereitstellen.
  • Da LLMs Interaktionen in natürlicher Sprache nachahmen können, werden Chatbots zur Interaktion mit Kunden als erste Supportlinie eingesetzt. Chatbots interagieren in einer natürlichen Sprache, mit der Kunden etwas anfangen können; sie sind rund um die Uhr verfügbar und können in den meisten Fällen die Mehrzahl der Informationen liefern, die ein Kunde benötigt.
  • Man kann Anfragen in natürlicher Sprache an die Datenbanken richten, die die Antworten zurückgeben. Dies ist ein Segen für Führungskräfte, die nicht über SQL kommunizieren wollen.
  • Unternehmen können jetzt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten besser nutzen.
  • Große Sprachmodelle können den Tonfall der Sprache eines Users analysieren und entsprechend reagieren. So können Unternehmen das Verhalten und die Emotionen eines Kunden verstehen.

Fallstudie: Das Empfehlungssystem von Netflix

Mit mehr als 17.000 Titeln bietet Netflix für jede Vorliebe etwas.

Wenn man sich jedoch in die Lage eines Abonnenten versetzt, kann es eine überwältigende Erfahrung sein, in dieser gigantischen Bibliothek von Inhalten das zu finden, was einem gefällt.

Netflix versucht, dieses Problem durch maschinelles Lernen in seinem Empfehlungssystem zu lösen.

Zum Beispiel sehen Sie sich am liebsten Fernsehserien und Filme aus dem Horrorgenre, oft auf Spanisch, an.

Das Empfehlungssystem merkt sich alles, was mit Ihrem Verhalten zusammenhängt Muster, Typen, Sehdauer, Likes und Dislikes und stellt eine spezielle Inhaltsliste zusammen und schlägt sie Ihnen vor.

Wie funktioniert das System? Beim maschinellen Lernen geht es um die ständige Erfassung von Teilnehmerdaten zu Verhalten, Vorlieben, Likes und Dislikes, Genres und mehr.

Es nutzt kontinuierlich Daten und gewinnt Erkenntnisse über das Verhalten und die Entscheidungen der einzelnen Abonnenten sowie über die Eigenschaften von Zuschauern einer ähnlichen demografischen Gruppe.

Es handelt sich um eine fortlaufende und sich entwickelnde Methode, die auch dann noch funktioniert, wenn der Abonnent seine Präferenzen ändert.

Entscheidend ist in diesem Zusammenhang, wie die großen Sprachmodelle den Business-Intelligence-Tools von Netflix geholfen haben.

Grenzen der LLMs

Die Einschränkungen großer Sprachmodelle müssen im Hinblick auf die Verbesserung von Business-Intelligence-Tools betrachtet werden.

LLMs verstehen möglicherweise den Kontext der Daten nicht. So kann das englische Wort „bark“ (deutsch: bellen) in verschiedenen Kontexten verwendet werden, von der Baumrinde bis hin zu dem Hund, der den Mann angebellt hat. Das ist ziemlich riskant, da dies zu falschen Informationen und Berichten führen kann.

Es gibt auch Bedenken hinsichtlich der Ethik und der potenziellen Voreingenommenheit bei Antworten von LLMs.

Unterm Strich

LLMs haben viele Vorteile; je nachdem, wie sie gehandhabt werden, können sie die Business Intelligence völlig neu definieren.

Manuelle Arbeit kann auf einen Server verlagert werden, wobei unstrukturierte Daten umfassend analysiert werden können, ohne dass dafür tausend Mitarbeiter erforderlich sind.

Besonderheiten, Eigenschaften und Erkenntnisse über Ihre Kunden und Geschäftspraktiken können Ihnen in natürlicher Sprache und mit dem Gewicht eines tiefgreifenden (künstlichen) Denkens übermittelt werden.

Auch wenn es Hindernisse oder Einschränkungen gibt, die es zu beachten gilt, ist dies ein neues Hilfsmittel für Unternehmen.

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Kaushik Pal

Kaushik ist technischer Architekt und Softwareberater und verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Softwareanalyse, -entwicklung, -architektur, -design, -prüfung und -schulung. Er interessiert sich für neue Technologien und Innovationsbereiche. Er konzentriert sich auf Webarchitektur, Webtechnologien, Java/J2EE, Open Source, WebRTC, Big Data und semantische Technologien. Kaushik ist auch der Gründer von TechAlpine, einem Technologie-Blog/Beratungsunternehmen mit Sitz in Kolkata. Das Team von TechAlpine arbeitet für verschiedene Kunden in Indien und im Ausland. Das Team verfügt über Fachwissen in den Bereichen Java/J2EE/Open Source/Web/WebRTC/Hadoop/Big Data-Technologien und technisches Schreiben.